S
SkillNav

ths-financial-data

by bensema

该skill用于获取股票市场数据，包括实时行情、中文名称查询、键盘缩写转换、资金流向和日K线数据。使用thsdk库提供同花顺数据接口支持。支持自动将中文、缩写、短代码转换为thsdk所需的完整ths_code格式。当匹配到多只股票时，会返回候选列表供用户选择。如未安装thsdk，会自动安装。

3.7k数据与存储未扫描2026年3月23日

安装

claude skill add --url github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/bensema/ths-financial-data

文档

Stock Data Skill

概述

此skill提供基于thsdk库的股票市场数据获取功能，支持A股、港股、美股等多市场数据查询。该skill应于用户需要获取金融市场数据、进行股票分析或构建金融应用时使用。

自动安装依赖

此skill会自动处理 thsdk 库的安装，无需用户手动操作：

code
首次使用时：
        │
        ▼
检查 thsdk 是否安装？
        │
   ┌────┴────┐
  YES        NO
   │          │
   ▼          ▼
检查版本    自动执行
>= 1.7.14?   pip install --upgrade thsdk
   │
   ┌────┴────┐
  YES        NO
   │          │
   ▼          ▼
正常使用    自动升级

如果检测到 thsdk 未安装或版本低于 1.7.14，会自动执行：

bash
pip install --upgrade thsdk

代码自动解析工作流（核心规则）

在任何需要股票代码的操作之前，必须先执行以下判断流程：

code
用户输入的 stock_code
        │
        ▼
是否满足"直通"条件？
  USHA + 6位数字  （如 USHA600519，上交所A股）
  USZA + 6位数字  （如 USZA000001，深交所A股）
        │
   ┌────┴────┐
  YES        NO（短代码/中文/缩写/其他前缀/其他任何格式）
   │          │
   ▼          ▼
直接使用   调用 search_symbols(input) 查询候选列表
              │
              ▼
         获取完整的 ths_code
              │
        ┌─────┴─────┐
      0条           1条          多条
        │             │             │
        ▼             ▼             ▼
    返回错误      自动匹配      筛选A股
  "未找到"        ths_code          │
                               ┌────┴────┐
                           0只A股      1只A股      多只A股
                               │           │           │
                               ▼           ▼           ▼
                           展示全部    自动选择    返回候选列表
                           让用户选择             等待用户选择

多股票选择交互流程（重要）

当 search_symbols 匹配到多只A股时，函数会返回一个特殊结构：

python
{
    'need_selection': True,
    'candidates': [
        {'ths_code': 'USHA600520', 'name': '三佳科技', 'code': '600520', 'market': '沪A'},
        {'ths_code': 'USZA002796', 'name': '世嘉科技', 'code': '002796', 'market': '深A'},
        # ... 更多候选
    ],
    'display': '\n**找到 5 只A股**：\n\n  1. **三佳科技** `USHA600520` (沪A)\n  2. **世嘉科技** `USZA002796` (深A)\n  ...\n\n请输入序号选择（1-5），或输入 0 取消。'
}

AI 助手应该：

  1. 检测返回值是否为 dict 且包含 need_selection: True
  2. 将 display 内容展示给用户
  3. 等待用户输入序号
  4. 使用 get_candidate_by_index(candidates, index) 获取用户选择的股票
  5. 使用获取到的 ths_code 继续后续操作

示例交互流程

python
from thsdk import THS
from stock_utils import search_stock_candidates, get_candidate_by_index, get_kline_data

with THS() as ths:
    # 第一步：搜索股票
    result = search_stock_candidates(ths, "sjkj")
    
    if result['status'] == 'found':
        # 唯一匹配，直接使用
        ths_code = result['ths_code']
        df = ths.klines(ths_code, interval="day", count=30)
        
    elif result['status'] == 'need_selection':
        # 多个候选，需要用户选择
        print(result['display'])  # 展示给用户
        
        # AI 应该在这里等待用户输入序号
        # 假设用户选择了 2
        user_choice = 2
        selected = get_candidate_by_index(result['candidates'], user_choice)
        
        if selected:
            ths_code = selected['ths_code']
            df = ths.klines(ths_code, interval="day", count=30)
    
    elif result['status'] == 'not_found':
        print(result['display'])  # 未找到提示

快速开始

AI 助手使用此 Skill 时

  1. 自动安装检查：首次调用时会自动检查并安装 thsdk
  2. 获取 THS 实例：可使用 get_ths_instance() 或直接 from thsdk import THS
  3. 调用查询函数：使用 search_stock_candidates 等函数获取数据
python
# 方式1：使用便捷函数（推荐）
from stock_utils import get_ths_instance, get_kline_data

ths = get_ths_instance()
if ths:
    df = get_kline_data(ths, "平安银行", interval="day", count=30)

# 方式2：标准方式
from thsdk import THS
from stock_utils import search_stock_candidates, get_kline_data

with THS() as ths:
    result = search_stock_candidates(ths, "平安银行")
    if result['status'] == 'found':
        df = ths.klines(result['ths_code'], interval="day", count=30)

股票代码格式说明

thsdk 要求使用完整 ths_code，格式为市场前缀 + 代码：

市场前缀示例
深交所A股USZAUSZA000001
上交所A股USHAUSHA600519
港股HKHKHKHK00700
美股USUSUSUSAAPL

不需要手动记忆前缀，使用 search_stock_candidates() 自动处理一切格式。

核心函数

1. ensure_thsdk() - 自动安装检查

python
from stock_utils import ensure_thsdk, get_ths_instance

# 确保 thsdk 已安装
if ensure_thsdk():
    print("thsdk 已就绪")

# 或直接获取实例（内部会自动检查安装）
ths = get_ths_instance()

2. search_stock_candidates（推荐）

搜索股票并返回结构化结果，支持优雅的用户选择流程：

python
from thsdk import THS
from stock_utils import search_stock_candidates

with THS() as ths:
    result = search_stock_candidates(ths, "ndsd")
    
    # result['status'] 可能的值：
    # - 'found': 唯一匹配，result['ths_code'] 可直接使用
    # - 'need_selection': 多个候选，需要用户选择
    # - 'not_found': 未找到匹配
    
    # result['ths_code']: 唯一匹配时的 ths_code
    # result['candidates']: 候选列表
    # result['display']: 格式化的展示文本（直接展示给用户）

3. get_candidate_by_index

根据序号获取用户选择的股票：

python
from stock_utils import get_candidate_by_index

# candidates 是 search_stock_candidates 返回的候选列表
# index 是用户输入的序号（1-based）
selected = get_candidate_by_index(candidates, 2)

if selected:
    print(f"用户选择: {selected['name']} ({selected['ths_code']})")

4. get_kline_data

获取K线数据，支持自动解析股票代码：

python
from thsdk import THS
from stock_utils import get_kline_data

with THS() as ths:
    result = get_kline_data(ths, "平安银行", interval="day", count=30)
    
    # 检查是否需要用户选择
    if isinstance(result, dict) and result.get('need_selection'):
        print(result['display'])  # 展示候选列表给用户
        # 等待用户选择...
    elif isinstance(result, pd.DataFrame):
        print(result)  # 成功获取数据
    else:
        print("获取失败")

5. get_realtime_data

获取实时行情：

python
from thsdk import THS
from stock_utils import get_realtime_data

with THS() as ths:
    result = get_realtime_data(ths, "000001")
    
    if isinstance(result, dict):
        if result.get('need_selection'):
            print(result['display'])  # 需要选择
        else:
            print(f"股票：{result['name']}")
            print(f"最新价：{result['price']}")
            print(f"涨跌幅：{result['change_pct']}%")

6. get_fund_flow

获取资金流向：

python
from thsdk import THS
from stock_utils import get_fund_flow

with THS() as ths:
    result = get_fund_flow(ths, "贵州茅台")
    
    if isinstance(result, dict) and not result.get('need_selection'):
        print(f"主力净流入：{result['main_net_inflow']}")
        print(f"散户净流入：{result['retail_net_inflow']}")

7. wencai_query

使用问财自然语言查询：

python
from thsdk import THS
from stock_utils import wencai_query

with THS() as ths:
    df = wencai_query(ths, "最近热度前50的行业和涨停原因归类")
    if df is not None:
        print(df.head())

完整使用示例

场景：用户输入模糊查询

python
from thsdk import THS
from stock_utils import search_stock_candidates, get_candidate_by_index, get_kline_data

with THS() as ths:
    # 用户输入：sjkj
    result = search_stock_candidates(ths, "sjkj")
    
    if result['status'] == 'need_selection':
        # 展示候选给用户
        print(result['display'])
        # 输出示例：
        # **找到 5 只A股**：
        # 
        #   1. **三佳科技** `USHA600520` (沪A)
        #   2. **盛剑科技** `USHA603324` (沪A)
        #   3. **世嘉科技** `USZA002796` (深A)
        #   4. **仕净科技** `USZA301030` (深A)
        #   5. **熵基科技** `USZA301330` (深A)
        # 
        # 请输入序号选择（1-5），或输入 0 取消。
        
        # 等待用户选择序号
        # user_choice = int(input("请选择: "))  # 假设用户输入 3
        
        selected = get_candidate_by_index(result['candidates'], user_choice)
        if selected:
            ths_code = selected['ths_code']
            df = ths.klines(ths_code, interval="day", count=30)
            print(f"已获取 {selected['name']} 的日K线数据")

场景：唯一匹配（自动处理）

python
from thsdk import THS
from stock_utils import search_stock_candidates, get_kline_data

with THS() as ths:
    result = search_stock_candidates(ths, "ndsd")
    
    if result['status'] == 'found':
        # 自动匹配，无需用户选择
        print(result['display'])  # ✅ 已自动匹配：**宁德时代** `USZA300750` (深A)
        
        df = ths.klines(result['ths_code'], interval="day", count=30)
        print(df.head())

返回值说明

search_stock_candidates 返回结构

字段类型说明
statusstrfound / need_selection / not_found
ths_codestr唯一匹配时的股票代码
candidateslist候选股票列表
messagestr简短提示信息
displaystr格式化的展示文本（Markdown格式）

get_candidate_by_index 返回结构

python
{
    'ths_code': 'USZA002796',
    'name': '世嘉科技',
    'code': '002796',
    'market': '深A'
}

输出格式

所有数据以表格形式输出，使用 Markdown 表格格式：

实时行情表格示例

代码名称最新价涨跌幅涨跌额成交量成交额
USZA000001平安银行15.20+1.23%+0.1812.5万1.89亿

日K数据表格示例

日期开盘收盘最高最低成交量成交额涨跌幅
2026-03-1327.3427.0227.8026.90372.9万1.02亿-1.75%

注意事项

  1. 自动安装：首次使用时会自动检查并安装 thsdk，无需手动操作
  2. 数据延迟：数据来源于同花顺，实时数据可能存在短暂延迟
  3. 请求频率：避免短时间内大量请求，每次查询间隔建议 > 100ms
  4. 股票代码格式：只有 USHA/USZA + 6位数字 可以直通，其他格式都会先查询
  5. 用户选择：多只A股时必须等待用户选择，不能自动选择第一只
  6. 港股/美股：港股和美股代码会通过 search_symbols 查询确认

工具函数

安装检查函数

python
from stock_utils import check_thsdk_installed, get_thsdk_version, ensure_thsdk

# 检查是否已安装
is_installed = check_thsdk_installed()  # True/False

# 获取当前版本
version = get_thsdk_version()  # "1.7.14" 或 "not installed"

# 确保已安装（未安装则自动安装）
ensure_thsdk()  # 返回 True/False

资源文件

  • scripts/stock_utils.py — 核心工具函数，包含自动安装、search_stock_candidates 自动解析及所有数据获取封装
  • references/api_reference.md — thsdk 原始 API 完整参考文档
  • assets/stock_template.py — 含可视化的股票分析完整模板

相关 Skills

迁移架构师

by alirezarezvani

Universal
热门

为数据库、API 与基础设施迁移制定分阶段零停机方案，提前校验兼容性与风险，生成回滚策略、验证关卡和时间线，适合复杂系统平滑切换。

✎ 做数据库与存储迁移时，用它统一梳理表结构和数据搬迁流程，架构视角更完整，复杂迁移也更稳。

数据与存储
未扫描9.0k

数据库建模

by alirezarezvani

Universal
热门

把需求梳理成关系型数据库表结构，自动生成迁移脚本、TypeScript/Python 类型、种子数据、RLS 策略和索引方案，适合多租户、审计追踪、软删除等后端建模与 Schema 评审场景。

✎ 把数据库结构设计、ER图梳理和SQL建模放到一处，复杂业务也能快速统一数据模式，少走不少返工弯路。

数据与存储
未扫描9.0k

资深数据工程师

by alirezarezvani

Universal
热门

聚焦生产级数据工程，覆盖 ETL/ELT、批处理与流式管道、数据建模、Airflow/dbt/Spark 优化和数据质量治理，适合设计数据架构、搭建现代数据栈与排查性能问题。

✎ 复杂数据管道、ETL/ELT 和治理难题交给它，凭 Spark、Airflow、dbt 等现代数据栈经验，能更稳地搭起可扩展的数据基础设施。

数据与存储
未扫描9.0k

相关 MCP 服务

PostgreSQL 数据库

编辑精选

by Anthropic

热门

PostgreSQL 是让 Claude 直接查询和管理你的数据库的 MCP 服务器。

✎ 这个服务器解决了开发者需要手动编写 SQL 查询的痛点，特别适合数据分析师或后端开发者快速探索数据库结构。不过，由于是参考实现，生产环境使用前务必评估安全风险，别指望它能处理复杂事务。

数据与存储
82.9k

SQLite 数据库

编辑精选

by Anthropic

热门

SQLite 是让 AI 直接查询本地数据库进行数据分析的 MCP 服务器。

✎ 这个服务器解决了 AI 无法直接访问 SQLite 数据库的问题，适合需要快速分析本地数据集的开发者。不过，作为参考实现，它可能缺乏生产级的安全特性，建议在受控环境中使用。

数据与存储
82.9k

Firecrawl 智能爬虫

编辑精选

by Firecrawl

热门

Firecrawl 是让 AI 直接抓取网页并提取结构化数据的 MCP 服务器。

✎ 它解决了手动写爬虫的麻烦，让 Claude 能直接访问动态网页内容。最适合需要实时数据的研究者或开发者，比如监控竞品价格或抓取新闻。但要注意，它依赖第三方 API，可能涉及隐私和成本问题。

数据与存储
5.9k

评论